第 1 章 Hive 基本概念

1.1 什么是 Hive

Hive：由 Facebook 开源用于解决海量结构化日志的数据统计。

Hive 是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张表，并

提供类 SQL 查询功能。

1.2 Hive 的优缺点

1.2.1 优点

1) 操作接口采用类 SQL 语法，提供快速开发的能力（简单、容易上手）。

2) 避免了去写 MapReduce，减少开发人员的学习成本。

3) Hive 的执行延迟比较高，因此 Hive 常用于数据分析，对实时性要求不高的场合。

4) Hive 优势在于处理大数据，对于处理小数据没有优势，因为 Hive 的执行延迟比较

高。

5) Hive 支持用户自定义函数，用户可以根据自己的需求来实现自己的函数。

1.2.2 缺点

1．Hive 的 HQL 表达能力有限

（1）迭代式算法无法表达

（2）数据挖掘方面不擅长

2．Hive 的效率比较低

（1）Hive 自动生成的 MapReduce 作业，通常情况下不够智能化

（2）Hive 调优比较困难，粒度较粗

1.3 Hive 架构原理

图 1-2 Hive 架构原理

1．用户接口：Client

CLI（hive shell）、JDBC/ODBC(java 访问 hive)、WEBUI（浏览器访问 hive）

2．元数据：Metastore

元数据包括：表名、表所属的数据库（默认是 default）、表的拥有者、列/分区字段、表

的类型（是否是外部表）、表的数据所在目录等；

3．Hadoop

使用 HDFS 进行存储，使用 MapReduce 进行计算。

4．驱动器：Driver

（1）解析器（SQL Parser）：将 SQL 字符串转换成抽象语法树 AST，这一步一般都用

第三方工具库完成，比如 antlr；对 AST 进行语法分析，比如表是否存在、字段是否存

在、SQL 语义是否有误。

（2）编译器（Physical Plan）：将 AST 编译生成逻辑执行计划。

（3）优化器（Query Optimizer）：对逻辑执行计划进行优化。

（4）执行器（Execution）：把逻辑执行计划转换成可以运行的物理计划。对于 Hive 来

说，就是 MR/Spark。

第 2 章 Hive 安装2.1 Hive 安装部署

2.2.1 Hive 安装及配置

1）修改 apache-hive-1.1.0-bin 的名称为 hive

[hadoop@master1 software]$ cd /opt/module
[hadoop@master1 module]$ ll
  total 0
  drwxrwxr-x  8 hadoop hadoop 159 Nov 24 10:36 apache-hive-1.1.0-bin
  drwxr-xr-x 16 hadoop hadoop 275 Nov 23 06:52 hadoop-2.6.0
  drwxr-xr-x  8 hadoop hadoop 176 Nov 22 03:30 jdk1.6.0_45
  drwxr-xr-x  8 hadoop hadoop 255 Nov 22 03:29 jdk1.8.0_171
[hadoop@master1 module] mv apache-hive-1.2.1-bin/ hive

2）拷贝/opt/module/hive/conf 目录下的 hive-env.sh.template 名称为 hive-env.sh

[hadoop@master1 conf]$ cp hive-env.sh.template hive-env.sh

3）配置 hive-env.sh 文件

• • （a）添加配置